Lampiran 1 Kuesioner Penelitian - lib.ui.ac.idlib.ui.ac.id/file?file=digital/136295-T 28245-Analisis perilaku... · tesis mengenai “Analisis Perilaku Masa ... I. Perilaku Pembelian

Universitas Indonesia

127

Lampiran 1

Kuesioner Penelitian

KUESIONER

No. Kuesioner :

E-mail :

Hp :

Responden Yth,

Nama saya, Putri Nurdianty Nurdin, mahasiswa semester terakhir Program Studi Magister

Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia yang sedang melakukan penelitian untuk

tesis mengenai “Analisis Perilaku Masa Lalu, Sikap terhadap Pembelian Produk Tiruan, serta

Karakteristik Individu terhadap Intensi Pembelian Produk Luxury Handbag Original dan Tiruan :

Studi pada Konsumen Muda” sebagai salah satu prasyarat kelulusan. Demi tercapainya hasil yang

diinginkan, saya mengharapkan kesediaan dan bantuan Anda untuk ikut berpartisipasi dengan

mengisi kuesioner ini dengan lengkap dan benar. Semua informasi yang saya peroleh sebagai

hasil kuesioner ini bersifat rahasia dan hanya dipergunakan untuk kepentingan akademis. Tidak

ada jawaban yang benar ataupun salah dalam penelitian ini. Atas kesediannya saya ucapkan

terima kasih.

Putri Nurdianty Nurdin – 0811154922/021-93705172

I. Perilaku Pembelian Produk Original dan Tiruan di Masa Lalu

1. Apakah Anda pernah membeli produk luxury handbag original (Louis Vuitton, Gucci,

Chanel, dsb) ?

a. Ya

b. Tidak

Jika “Ya”, Apa mereknya ? .............

2. Apakah Anda pernah membeli produk luxury handbag tiruan?

a. Ya

b. Tidak

Jika “Ya”, Apa mereknya ? .............

II. Intensi Pembelian Produk Luxury Handbag Original

Mohon memberikan penilaian yang sesuai dengan cara memberikan tanda silang (X) pada

kotak yang tersedia.

No. Pernyataan

Sangat

Tidak

Mungkin

Tidak

Mungkin

Ragu-

Ragu Mungkin

Sangat

Mungkin

1.

Dalam jangka waktu 6 bulan

ke depan, saya akan membeli

produk luxury handbag

original.

III. Intensi Pembelian Produk Luxury Handbag Tiruan

No. Pernyataan

Sangat

Tidak

Mungkin

Tidak

Mungkin

Ragu-

Ragu Mungkin

Sangat

Mungkin

2.

Dalam jangka waktu 6 bulan ke

depan, saya akan membeli

produk luxury handbag tiruan.

Analisis perilaku ..., Putri Nurdianty Nurdin, FE UI, 2010


128

IV. Sikap Positif terhadap Pembelian Produk Luxury Handbag Tiruan berdasarkan Manfaat

Ekonomis

No. Pernyataan

Sangat

Tidak

Setuju

Tidak

Setuju

Ragu-

Ragu Setuju

Sangat

Setuju

3.

Saya membeli produk luxury handbag

tiruan jika saya merasa produk

original terlalu mahal.

4.


tiruan jika saya tidak mampu untuk

membeli produk original.

5.

Saya tidak ragu membeli produk

luxury handbag tiruan saat saya

berkesempatan untuk membeli

produk tiruan tersebut.

6.

Untuk merek tertentu, saya akan

membeli produk luxury handbag

tiruan, bukannya produk original.

7.

Saya membangga-banggakan produk

luxury handbag tiruan yang saya miliki

seakan produk tersebut adalah

produk original.

8.


tiruan apabila sulit untuk

membedakan antara produk tiruan

dan produk original.

V. Sikap Positif terhadap Pembelian Produk Luxury Handbag Tiruan berdasarkan Manfaat

Hedonis

No. Pernyataan

Sangat

Tidak

Setuju

Tidak

Setuju

Ragu-

Ragu Setuju

Sangat

Setuju

9.

Saya suka produk luxury handbag

tiruan karena produk tersebut

mampu menunjukkan kemampuan

meniru serta kelihaian untuk

memalsukan.

10.


tiruan karena para pemalsu adalah

pebisnis kecil yang sedang bersaing

dengan sebuah bisnis besar.

11.

Membeli sebuah produk luxury

handbag tiruan menunjukkan bahwa

saya merupakan seorang pembelanja

yang bijaksana.

12.


tiruan karena saya bisa bergaya tanpa

harus mengeluarkan biaya mahal

untuk membeli produk original.



129

No. Pernyataan

Sangat

Tidak

Setuju

Tidak

Setuju

Ragu-

Ragu Setuju

Sangat

Setuju

13.

Saya akan tetap membeli produk

luxury handbag tiruan bahkan ketika

saya mampu untuk membeli produk

original.

VI. Materialisme

No. Pernyataan

Sangat

Tidak

Setuju

Tidak

Setuju

Ragu-

Ragu Setuju

Sangat

Setuju

14.

Saya mengagumi orang lain yang

mempunyai rumah, mobil, dan

pakaian yang mahal.

15.

Sebagian dari pencapaian yang

paling penting di dalam hidup adalah

kepemilikan materi (barang-barang).

16

Saya tidak terlalu menekankan

terhadap banyaknya objek materi

(barang-barang) yang dimilki

seseorang sebagai suatu simbol

kesuksesan.

17.

Barang-barang yang saya miliki

menggambarkan seberapa baik saya

menjalankan hidup.

18. Saya suka memiliki sesuatu yang

dapat mengesankan orang lain.

19.

Saya tidak terlalu memperhatikan

objek materi (barang-barang) yang

dimiliki oleh orang lain.

20. Saya hanya membeli barang-barang

yang saya perlukan.

21.

Saya mencoba membuat hidup saya

sederhana, sepanjang saya memiliki

barang-barang yang saya inginkan.

22.

Barang-barang yang saya miliki tidak

semuanya merupakan barang yang

penting.

23.

Saya menikmati membelanjakan

uang untuk barang-barang yang tidak

berguna.

24. Membeli barang memberikan saya

banyak kesenangan.

25. Saya sangat menyukai kemewahan di

dalam hidup.

26.

Saya tidak begitu menekankan pada

hal-hal materi dibandingkan banyak

pihak yang saya kenal.



130

No. Pernyataan

Sangat

Tidak

Setuju

Tidak

Setuju

Ragu-

Ragu Setuju

Sangat

Setuju

27.

Saya mempunyai semua barang yang

saya butuhkan untuk menikmati

hidup.

28.

Hidup saya akan menjadi lebih baik

apabila saya memiliki barang-barang

tertentu yang tidak saya miliki.

29.

Saya tidak akan menjadi lebih

bahagia jika saya mempunyai

barang-barang yang lebih bagus.

30.

Saya akan menjadi lebih bahagia

apabila saya mampu untuk membeli

lebih banyak barang.

31.

Terkadang saya merasa sedikit

terganggu jika saya tidak mampu

untuk membeli barang-barang yang

saya inginkan.

VII. Persepsi atas Kelas Sosial

32. Berapa biaya yang Anda keluarkan untuk keperluan transportasi (bensin, kendaraan

umum, dsb) di dalam 1 bulan?

a. < Rp. 200.000 d. Rp. 800.000 – Rp. 1.000.000

b. Rp. 200.001 – Rp. 500.000 e. > Rp. 1.000.001

c. Rp. 500.001 – Rp. 800.000

33. Berapa biaya yang Anda keluarkan untuk keperluan komunikasi melalui telfon selular di

dalam 1 bulan?

a. < Rp. 100.000 d. Rp. 500.001 – Rp. 700.000

b. Rp. 100.001 – Rp. 300.000 e. > Rp. 700.001

c. Rp. 300.001 – Rp. 500.000

34. Berapa biaya yang Anda keluarkan untuk keperluan di akhir minggu (makan, jalan-jalan,

nonton bioskop, dsb) di dalam 1 bulan?

a. < Rp. 100.000 d. Rp. 300.001 – Rp. 400.000

b. Rp. 100.001 – Rp. 200.000 e. > Rp. 400.001

c. Rp. 200.001 – Rp. 300.000

VIII. Pandangan Diri

Bagian ini mengukur pandangan diri apa yang ingin Anda tunjukkan berdasarkan kedua kata

sifat yang paling sesuai dengan diri Anda. Mohon memberikan tanda silang (X) pada kotak

yang paling mencerminkan diri Anda diantara kedua kata sifat yang berlawanan di bawah ini.

Semakin ke kanan menunjukkan kecenderungan Anda terhadap kata sifat yang berada di

sebelah kanan, sebaliknya, semakin ke kiri menunjukkan kecenderungan Anda terhadap kata

sifat yang berada di sebelah kiri.



131

Saya adalah orang yang ..

35. Tidak Rendah Hati Rendah Hati

36. Tidak Cerdas Cerdas

37. Tidak Dewasa Dewasa

38. Tidak Berkelas Berkelas

39. Tidak Rapi Rapi

40. Tidak Seksi Seksi

41. Tidak Feminim Feminim

42. Tidak Klasik Klasik

43. Tidak Bersemangat Bersemangat

44. Tidak Tegas Tegas

45. Tidak Menawan Menawan

46. Tidak Sederhana Sederhana

47. Tidak Modis Modis

48. Tidak Nyaman Nyaman

49. Tidak Individualistis Individualistis

50. Tidak Aktif Aktif

51. Tidak Manis Manis

52. Tidak Sporty Sporty

53. Tidak Tua Tua

IX. Profil Responden

54. Apakah jenis kelamin Anda?

a. Pria b. Wanita

55. Berapa usia Anda saat ini?

a. 15-19 tahun c. 25-29 tahun

b. 20-24 tahun d. 30-34 tahun

56. Daerah tempat tinggal Anda saat ini?

a. Jakarta Selatan d. Jakarta Barat

b. Jakarta Timur e. Jakarta Pusat

c. Jakarta Utara f. Lainnya, sebutkan ..................

57. Apakah pekerjaan Anda saat ini?

a. Mahasiswa/i d. Pegawai BUMN g. Lainnya, sebutkan........

b. Pegawai Swasta e. Dosen

c. Pegawai Negeri f. Ibu Rumah Tangga

58. Biasanya jika saya ingin membeli produk luxury handbag original, maka saya akan pergi

ke :

a. Plaza Indonesia d. Plaza Senayan g. Online Shop

b. Grand Indonesia e. Pacific Place h. Lainnya, sebutkan........

c. Senayan City f. Pondok Indah Mall

59. Biasanya jika saya ingin membeli produk luxury handbag tiruan, maka saya akan pergi

ke:

a. Mangga Dua c. Tanah Abang e. Online Shop

b. ITC d. Tajur, Bogor f. Lainnya, sebutkan.........

--------------------------------------------------TERIMA KASIH-----------------------------------------------



132

Lampiran 2

Output Model Struktural

DATE: 5/17/2010

TIME: 14:17

L I S R E L 8.80

BY

Karl G. Jöreskog & Dag Sörbom This program is published exclusively by

Scientific Software International, Inc. 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100

Lincolnwood, IL 60712, U.S.A. Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140

Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-2006 Use of this program is subject to the terms specified in the

Universal Copyright Convention. Website: www.ssicentral.com

The following lines were read from file C:\Documents and Settings\Reza Umar.REZA\My Documents\Struktural3.LS8: Raw Data from File laten.psf Latent Variables pcount pori pastcoun pastori ecben heben matrsm socstat simage Relationships intcount=1*pcount pstcount=1*pastcoun ecoben=1*ecben hedben=1*heben mtrsm=1*matrsm intori=1*pori pstori=1*pastori sstat=1*socstat image=1*simage pcount=pastcount ecben heben matrsm pori pori=pastori heben matrsm socstat simage pcount Set Error Variance of intcount to 0.01 Set Error Variance of pstcount to 0.01 Set Error Variance of ecoben to 0.01 Set Error Variance of hedben to 0.01 Set Error Variance of mtrsm to 0.01 Set Error Variance of intori to 0.01 Set Error Variance of pstori to 0.01 Set Error Variance of sstat to 0.01 Set Error Variance of image to 0.01 Set Error Covariance between pstcount and pstori to free Path Diagram End of Problem Sample Size = 158



133

Covariance Matrix intori intcount pstori pstcount ecoben hedben -------- -------- -------- -------- -------- -------- intori 0.51 intcount -0.17 0.74 pstori 0.24 0.05 0.26 pstcount 0.16 0.14 0.05 0.31 ecoben -0.07 0.40 -0.14 0.21 0.95 hedben 0.02 0.28 -0.08 0.15 0.48 0.48 mtrsm 0.16 -0.05 0.04 -0.03 -0.12 -0.05 sstat 0.00 0.02 -0.16 0.07 0.37 0.23 image 0.09 0.06 0.05 -0.01 0.05 0.02 Covariance Matrix mtrsm sstat image -------- -------- -------- mtrsm 0.72 sstat -0.18 0.68 image 0.03 -0.04 0.34 Number of Iterations = 17 LISREL Estimates (Maximum Likelihood) Measurement Equations intori = 1.00*pori, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.98 intcount = 1.00*pcount, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.99 pstori = 1.00*pastori, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.96 pstcount = 1.00*pastcoun, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.97 ecoben = 1.00*ecben, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.99 hedben = 1.00*heben, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.98 mtrsm = 1.00*matrsm, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.99 sstat = 1.00*socstat, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.99 image = 1.00*simage, Errorvar.= 0.0100, R² = 0.97 Error Covariance for pstcount and pstori = -0.06 (0.0098) -6.63



134

Structural Equations pcount = 0.37*pori - 0.042*pastcoun + 0.33*ecben + 0.24*heben - 0.086*matrsm, Errorvar.= 0.70, R² = 0.027 (0.20) (0.21) (0.12) (0.15) (0.093) (0.14) 1.90 -0.20 2.85 1.56 -0.93 4.86 pori = - 0.52*pcount + 1.34*pastori + 0.47*heben + 0.21*matrsm + 0.24*socstat + 0.15*simage, Errorvar.= 0.036 , = (0.033) (0.050) (0.040) (0.026) (0.032) (0.039) (0.0079)

-15.72 26.66 11.70 8.17 7.49 3.88 4.53

R² = 0.93 Reduced Form Equations pcount = - 0.035*pastcoun + 0.42*pastori + 0.28*ecben + 0.35*heben - 0.0056*matrsm + 0.074*socstat + 0.047*simage (0.17) (0.18) (0.090) (0.13) (0.069) (0.035) (0.024) -0.21 2.27 3.11 2.59 -0.081 2.15 1.93 , Errorvar.= 0.50, R² = 0.31 pori = 0.018*pastcoun + 1.12*pastori - 0.15*ecben + 0.29*heben + 0.22*matrsm + 0.20*socstat + 0.13*simage = (0.091) (0.10) (0.049) (0.073) (0.041) (0.031) (0.034) 0.20 10.69 -2.98 3.92 5.24 6.46 3.73 , Errorvar.= 0.16, R² = 0.68 Covariance Matrix of Independent Variables pastcoun pastori ecben heben matrsm socstat -------- -------- -------- -------- -------- -------- pastcoun 0.29 (0.03) 8.61 pastori 0.11 0.25 (0.02) (0.03) 5.03 8.51 ecben 0.18 -0.13 0.94 (0.04) (0.04) (0.11) 4.29 -3.25 8.77 heben 0.15 -0.08 0.48 0.47 (0.03) (0.03) (0.07) (0.05) 4.51 -2.71 7.31 8.68 matrsm -0.03 0.04 -0.11 -0.05 0.71 (0.04) (0.03) (0.07) (0.05) (0.08) -0.76 1.06 -1.72 -1.00 8.74



135

socstat 0.07 -0.16 0.37 0.23 -0.18 0.67 (0.04) (0.04) (0.07) (0.05) (0.06) (0.08) 1.84 -4.53 5.26 4.71 -3.20 8.73 simage -0.01 0.05 0.05 0.02 0.03 -0.04 (0.03) (0.02) (0.05) (0.03) (0.04) (0.04) -0.50 2.00 1.03 0.71 0.72 -0.96 Covariance Matrix of Independent Variables simage -------- simage 0.33 (0.04) 8.60 Covariance Matrix of Latent Variables pcount pori pastcoun pastori ecben heben -------- -------- -------- -------- -------- -------- pcount 0.72 pori -0.17 0.50 pastcoun 0.14 0.15 0.29 pastori 0.02 0.26 0.11 0.25 ecben 0.40 -0.09 0.18 -0.13 0.94 heben 0.28 0.02 0.15 -0.08 0.48 0.47 matrsm -0.05 0.16 -0.03 0.04 -0.11 -0.05 socstat 0.16 -0.08 0.07 -0.16 0.37 0.23 simage 0.05 0.09 -0.01 0.05 0.05 0.02 Covariance Matrix of Latent Variables matrsm socstat simage -------- -------- -------- matrsm 0.71 socstat -0.18 0.67 simage 0.03 -0.04 0.33 Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 3 Minimum Fit Function Chi-Square = 18.58 (P = 0.00033) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 17.65 (P = 0.00052) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 14.65 90 Percent Confidence Interval for NCP = (4.97 ; 31.81) Minimum Fit Function Value = 0.12 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.093 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.032 ; 0.20) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.18 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.10 ; 0.26) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.0038



136

Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.65 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.59 ; 0.76) ECVI for Saturated Model = 0.57 ECVI for Independence Model = 3.18 Chi-Square for Independence Model with 36 Degrees of Freedom = 481.10 Independence AIC = 499.10 Model AIC = 101.65 Saturated AIC = 90.00 Independence CAIC = 535.67 Model CAIC = 272.28 Saturated CAIC = 272.82 Normed Fit Index (NFI) = 0.96 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.58 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.080 Comparative Fit Index (CFI) = 0.96 Incremental Fit Index (IFI) = 0.97 Relative Fit Index (RFI) = 0.54 Critical N (CN) = 96.86 Root Mean Square Residual (RMR) = 0.026 Standardized RMR = 0.040 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.98 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.63 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.065 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate pstcount pastori 13.7 45.94 pstcount socstat 13.4 -8.54 ecoben pastori 13.7 -5.81 ecoben socstat 13.4 1.08 hedben pastori 13.7 -8.11 hedben socstat 13.4 1.51 mtrsm pastori 13.7 22.40 mtrsm socstat 13.4 -4.16 pcount pastori 13.7 1.94 pcount socstat 13.4 -0.36 The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate ecoben ecoben 9.6 -1.33 mtrsm intori 16.8 2.07 mtrsm mtrsm 14.6 -6.34 sstat intcount 15.7 -0.18 sstat pstcount 13.3 -4.08 sstat hedben 8.1 0.13 Time used: 0.062 Seconds



137

Lampiran 3

Output ECOBEN

DATE: 6/ 6/2010 TIME: 9:54 L I S R E L 8.80 BY Karl G. Jöreskog & Dag Sörbom This program is published exclusively by Scientific Software International, Inc. 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100 Lincolnwood, IL 60712, U.S.A. Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140 Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-2006 Use of this program is subject to the terms specified in the Universal Copyright Convention. Website: www.ssicentral.com The following lines were read from file C:\Documents and Settings\Reza Umar.REZA\My Documents\LISREL_UTI\LUX2.spl: Raw data from File LUX.psf Latent Variables: pstori pstcount ecoben hedben mtrsm sstat image intori intcount Relationships !C1 = 1*pstori !C2 = 1*pstcount C5 = 1*ecoben C6-C8 = ecoben C10 = ecoben !C11= 1*hedben !C12- C15 = hedben !C26 = 1*mtrsm !C27 = mtrsm !C30 = 1*mtrsm !C32-C33 = mtrsm !C34 = 1*sstat !C35 = 1*image !C36 = image !C43 = image !C45 = image !C47 = 1*image !C48 = image !C50 =1*image !C51 =1* image !C3 = 1*intori !C4 = 1*intcount



138

!Set Error Variance of C1 to 0.01 !Set Error Variance of C2 to 0.01 !Set Error Variance of sstat to 0.01 !Set Error Variance of C45 to 0.05 !Set Error Variance of C50 to 0.05 !Set Error Variance of C36 to 0.05 !Set Error Variance of C26 to 0.05 !Set Error Variance of C27 to 0.05 !Set Error Variance of intori to 0.05 !Set Error Variance of intcount to 0.05 !PSFFile LUX.psf Options: SC Path Diagram End of Problem Sample Size = 158

Covariance Matrix C5 C6 C7 C8 C10 -------- -------- -------- -------- -------- C5 1.18 C6 0.84 1.11 C7 0.67 0.67 0.95 C8 0.49 0.52 0.44 0.87 C10 0.44 0.49 0.41 0.40 1.18 Number of Iterations = 4 LISREL Estimates (Maximum Likelihood) Measurement Equations C5 = 1.00*ecoben, Errorvar.= 0.37 , R² = 0.69 (0.061) 6.06 C6 = 1.02*ecoben, Errorvar.= 0.26 , R² = 0.76 (0.085) (0.054) 11.97 4.88 C7 = 0.82*ecoben, Errorvar.= 0.40 , R² = 0.57 (0.079) (0.056) 10.31 7.21 C8 = 0.64*ecoben, Errorvar.= 0.54 , R² = 0.38 (0.080) (0.067) 7.95 8.14



139

C10 = 0.60*ecoben, Errorvar.= 0.89 , R² = 0.24 (0.096) (0.11) 6.18 8.48 Variances of Independent Variables ecoben -------- 0.81 (0.13) 6.05 Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 5 Minimum Fit Function Chi-Square = 4.49 (P = 0.48) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 4.62 (P = 0.46) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for NCP = (0.0 ; 8.92) Minimum Fit Function Value = 0.029 Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.0 ; 0.057) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.0 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.0 ; 0.11) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.66 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 0.16 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (0.16 ; 0.22) ECVI for Saturated Model = 0.19 ECVI for Independence Model = 2.81 Chi-Square for Independence Model with 10 Degrees of Freedom = 430.96 Independence AIC = 440.96 Model AIC = 24.62 Saturated AIC = 30.00 Independence CAIC = 461.27 Model CAIC = 65.25 Saturated CAIC = 90.94 Normed Fit Index (NFI) = 0.99 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 1.00 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.49 Comparative Fit Index (CFI) = 1.00 Incremental Fit Index (IFI) = 1.00 Relative Fit Index (RFI) = 0.98 Critical N (CN) = 528.6 Root Mean Square Residual (RMR) = 0.027 Standardized RMR = 0.026 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.99 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.97 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.33



140

Standardized Solution LAMBDA-X ecoben -------- C5 0.90 C6 0.92 C7 0.74 C8 0.57 C10 0.54 PHI ecoben -------- 1.00

Completely Standardized Solution LAMBDA-X ecoben -------- C5 0.83 C6 0.87 C7 0.76 C8 0.61 C10 0.49 PHI ecoben -------- 1.00 THETA-DELTA C5 C6 C7 C8 C10 -------- -------- -------- -------- -------- 0.31 0.24 0.43 0.62 0.76 Time used: 0.047 Seconds



141

Lampiran 4

Output MTRSM DATE: 6/ 6/2010 TIME: 9:57 L I S R E L 8.80 BY Karl G. Jöreskog & Dag Sörbom This program is published exclusively by Scientific Software International, Inc. 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100 Lincolnwood, IL 60712, U.S.A. Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140 Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-2006 Use of this program is subject to the terms specified in the Universal Copyright Convention. Website: www.ssicentral.com The following lines were read from file C:\Documents and Settings\Reza Umar.REZA\My Documents\LISREL_UTI\LUX2.spl: Raw data from File LUX.psf Latent Variables: pstori pstcount ecoben hedben mtrsm sstat image intori intcount Relationships !C1 = 1*pstori !C2 = 1*pstcount !C5 = 1*ecoben !C6-C8 = ecoben !C10 = ecoben !C11= 1*hedben !C12- C15 = hedben C26 = 1*mtrsm C27 = mtrsm C30 = 1*mtrsm C32-C33 = mtrsm !C34 = 1*sstat !C35 = 1*image !C36 = image !C43 = image !C45 = image !C47 = 1*image !C48 = image !C50 =1*image !C51 =1* image !C3 = 1*intori !C4 = 1*intcount !Set Error Variance of C1 to 0.01



142

!Set Error Variance of C2 to 0.01 !Set Error Variance of sstat to 0.01 !Set Error Variance of C45 to 0.05 !Set Error Variance of C50 to 0.05 !Set Error Variance of C36 to 0.05 Set Error Variance of C26 to 0.05 Set Error Variance of C27 to 0.05 !Set Error Variance of intori to 0.05 !Set Error Variance of intcount to 0.05 !PSFFile LUX.psf Options: SC Path Diagram End of Problem Sample Size = 158

Covariance Matrix C26 C27 C30 C32 C33 ------- -------- -------- -------- -------- C26 1.09 C27 0.50 1.13 C30 0.39 0.39 1.05 C32 0.47 0.61 0.65 1.11 C33 0.41 0.54 0.41 0.65 1.18 Number of Iterations = 12 LISREL Estimates (Maximum Likelihood) Measurement Equations C26 = 1.00*mtrsm, Errorvar.= 0.050, R² = 0.93 C27 = 1.09*mtrsm, Errorvar.= 0.050, R² = 0.94 (0.032) 34.40 C30 = 1.00*mtrsm, Errorvar.= 0.97 , R² = 0.42 (0.11) 8.67 C32 = 0.76*mtrsm, Errorvar.= 0.71 , R² = 0.36 (0.083) (0.082) 9.06 8.71 C33 = 0.66*mtrsm, Errorvar.= 0.88 , R² = 0.26 (0.092) (0.10) 7.21 8.76 Variances of Independent Variables



143

mtrsm -------- 0.70 (0.08) 8.30 Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 8 Minimum Fit Function Chi-Square = 1452.92 (P = 0.0) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 9874.16 (P = 0.0) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 9866.16 90 Percent Confidence Interval for NCP = (9542.63 ; 10196.67) Minimum Fit Function Value = 9.25 Population Discrepancy Function Value (F0) = 62.84 90 Percent Confidence Interval for F0 = (60.78 ; 64.95) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 2.80 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (2.76 ; 2.85) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 62.98 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (60.92 ; 65.09) ECVI for Saturated Model = 0.19 ECVI for Independence Model = 2.18 Chi-Square for Independence Model with 10 Degrees of Freedom = 333.04 Independence AIC = 343.04 Model AIC = 9888.16 Saturated AIC = 30.00 Independence CAIC = 363.35 Model CAIC = 9916.59 Saturated CAIC = 90.94 Normed Fit Index (NFI) = -3.36 Non-Normed Fit Index (NNFI) = -4.59 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = -2.69 Comparative Fit Index (CFI) = 0.0 Incremental Fit Index (IFI) = -3.45 Relative Fit Index (RFI) = -4.45 Critical N (CN) = 3.17 Root Mean Square Residual (RMR) = 0.26 Standardized RMR = 0.23 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.18 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = -0.54 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.095 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate



144

C26 mtrsm 24.2 1.48 C30 mtrsm 24.2 0.52 The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate C26 C26 9291.6 1.01 C27 C26 9578.8 -0.55 C27 C27 8457.8 1.12 C32 C26 37.7 -0.12 C32 C27 11.8 0.08 C32 C30 30.8 0.38 C33 C26 26.0 -0.11 C33 C27 9.9 0.08 C33 C32 23.9 0.31

Standardized Solution LAMBDA-X mtrsm -------- C26 0.83 C27 0.91 C30 0.83 C32 0.63 C33 0.55 PHI mtrsm -------- 1.00

Completely Standardized Solution LAMBDA-X mtrsm -------- C26 0.97 C27 0.97 C30 0.65 C32 0.60 C33 0.51 PHI



145

mtrsm -------- 1.00 THETA-DELTA C26 C27 C30 C32 C33 -------- -------- -------- -------- -------- 0.07 0.06 0.58 0.64 0.74 Time used: 0.031 Seconds



146

Lampiran 5

Output IMAGE DATE: 6/ 6/2010 TIME: 9:59 L I S R E L 8.80 BY Karl G. Jöreskog & Dag Sörbom This program is published exclusively by Scientific Software International, Inc. 7383 N. Lincoln Avenue, Suite 100 Lincolnwood, IL 60712, U.S.A. Phone: (800)247-6113, (847)675-0720, Fax: (847)675-2140 Copyright by Scientific Software International, Inc., 1981-2006 Use of this program is subject to the terms specified in the Universal Copyright Convention. Website: www.ssicentral.com The following lines were read from file C:\Documents and Settings\Reza Umar.REZA\My Documents\LISREL_UTI\LUX2.spl: Raw data from File LUX.psf Latent Variables: pstori pstcount ecoben hedben mtrsm sstat image intori intcount Relationships !C1 = 1*pstori !C2 = 1*pstcount !C5 = 1*ecoben !C6-C8 = ecoben !C10 = ecoben !C11= 1*hedben !C12- C15 = hedben !C26 = 1*mtrsm !C27 = mtrsm !C30 = 1*mtrsm !C32-C33 = mtrsm !C34 = 1*sstat C35 = 1*image C36 = image C43 = image C45 = image C47 = 1*image C48 = image C50 =1*image C51 =1* image !C3 = 1*intori !C4 = 1*intcount



147

!Set Error Variance of C1 to 0.01 !Set Error Variance of C2 to 0.01 !Set Error Variance of sstat to 0.01 Set Error Variance of C45 to 0.05 Set Error Variance of C50 to 0.05 Set Error Variance of C36 to 0.05 !Set Error Variance of C26 to 0.05 !Set Error Variance of C27 to 0.05 !Set Error Variance of intori to 0.05 !Set Error Variance of intcount to 0.05 !PSFFile LUX.psf Options: SC Path Diagram End of Problem Sample Size = 158

Covariance Matrix C35 C36 C43 C45 C47 C48 -------- -------- -------- -------- -------- -------- C35 0.77 C36 0.29 0.59 C43 0.21 0.26 0.62 C45 0.23 0.30 0.30 0.94 C47 0.23 0.24 0.24 0.62 1.00 C48 0.30 0.23 0.30 0.30 0.32 0.62 C50 0.20 0.26 0.38 0.27 0.28 0.38 C51 0.19 0.21 0.23 0.70 0.55 0.24 Covariance Matrix C50 C51 -------- -------- C50 0.73 C51 0.20 1.12 Number of Iterations = 10 LISREL Estimates (Maximum Likelihood) Measurement Equations C35 = 1.00*image, Errorvar.= 0.68 , R² = 0.33 (0.078) 8.71



148

C36 = 0.91*image, Errorvar.= 0.050, R² = 0.85 (0.041) 22.41 C43 = 0.82*image, Errorvar.= 0.39 , R² = 0.36 (0.091) (0.045) 8.99 8.68 C45 = 1.41*image, Errorvar.= 0.050, R² = 0.93 (0.051) 27.72 C47 = 1.00*image, Errorvar.= 0.62 , R² = 0.35 (0.071) 8.69 C48 = 0.80*image, Errorvar.= 0.41 , R² = 0.35 (0.093) (0.047) 8.69 8.69 C50 = 1.00*image, Errorvar.= 0.050, R² = 0.87 C51 = 1.00*image, Errorvar.= 0.74 , R² = 0.31 (0.085) 8.72 Variances of Independent Variables image -------- 0.33 (0.04) 7.92 Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 26 Minimum Fit Function Chi-Square = 2004.28 (P = 0.0) Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 11977.18 (P = 0.0) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 11951.18 90 Percent Confidence Interval for NCP = (11594.55 ; 12314.69) Minimum Fit Function Value = 12.77 Population Discrepancy Function Value (F0) = 76.12 90 Percent Confidence Interval for F0 = (73.85 ; 78.44) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 1.71 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (1.69 ; 1.74) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00

Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 76.42 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (74.14 ; 78.73)



149

ECVI for Saturated Model = 0.46 ECVI for Independence Model = 4.67 Chi-Square for Independence Model with 28 Degrees of Freedom = 716.67 Independence AIC = 732.67 Model AIC = 11997.18 Saturated AIC = 72.00 Independence CAIC = 765.17 Model CAIC = 12037.80 Saturated CAIC = 218.25 Normed Fit Index (NFI) = -1.80 Non-Normed Fit Index (NNFI) = -2.09 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = -1.67 Comparative Fit Index (CFI) = 0.0 Incremental Fit Index (IFI) = -1.86 Relative Fit Index (RFI) = -2.01 Critical N (CN) = 4.58 Root Mean Square Residual (RMR) = 0.14 Standardized RMR = 0.26 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.21 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = -0.09 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.15 The Modification Indices Suggest to Add the Path to from Decrease in Chi-Square New Estimate C35 image 11.1 0.60 The Modification Indices Suggest to Add an Error Covariance Between and Decrease in Chi-Square New Estimate C36 C35 51.3 0.12 C36 C36 3235.5 0.45 C45 C35 45.8 -0.14 C45 C36 1948.2 -0.25 C45 C43 104.9 -0.16 C45 C45 5925.7 0.87 C47 C36 53.1 -0.11 C47 C45 127.2 0.22 C48 C35 9.9 0.13 C48 C45 86.4 -0.15 C50 C36 215.2 -0.07 C50 C43 116.7 0.14 C50 C45 5270.4 -0.40 C50 C47 47.3 -0.11 C50 C48 114.4 0.14 C50 C50 6042.3 0.62 C51 C36 69.5 -0.14 C51 C45 294.2 0.36 C51 C47 10.0 0.17 C51 C50 146.1 -0.21



150

Standardized Solution LAMBDA-X image -------- C35 0.58 C36 0.53 C43 0.47 C45 0.82 C47 0.58 C48 0.47 C50 0.58 C51 0.58 PHI image -------- 1.00 Completely Standardized Solution LAMBDA-X image -------- C35 0.58 C36 0.92 C43 0.60 C45 0.96 C47 0.59 C48 0.59 C50 0.93 C51 0.56 PHI image -------- 1.00 THETA-DELTA C35 C36 C43 C45 C47 C48 -------- -------- -------- -------- -------- -------- 0.67 0.15 0.64 0.07 0.65 0.65 THETA-DELTA C50 C51 -------- -------- 0.13 0.69 Time used: 0.047 Seconds



151

Lampiran 6

Output Pretest

• Attitudes toward Buying Counterfeits by Economic Benefits

Component Matrixa

Component

1

X3 -.041

X4 .836

X5 .821

X6 .856

X7 .882

X8 .796

Extraction Method:

Principal

Component

Analysis.

a. 1 components

extracted.

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha N of Items

.786 6



152

• Attitudes toward Buying Counterfeits by Hedonic Benefits

Component

Matrixa

Component

1

X9 .672

X10 .719

X11 .782

X12 .526

X13 .856

Extraction Method:

Principal Component

Analysis.

a. 1 components

extracted.


Cronbach's

Alpha N of Items

.750 5



153

• The Impact of Materialism

Component Matrixa

Component

1

X14 .137

X15 .011

X16 .681

X17 .841

X18 -.327

X19 .698

X20 .803

X21 -.405

X22 -.480

X23 -.288

X24 .367

X25 .634

X26 .708

X27 .702

X28 .073

X29 -.115

X30 .262

X31 -.279

Extraction Method:

Principal

Component

Analysis.

a. 1 components

extracted.


Cronbach's

Alpha N of Items

.587 18



154

• Self-Image

Component Matrixa

Component

1

X35 .402

X36 .109

X37 .401

X38 .600

X39 .185

X40 .605

X41 .566

X42 .667

X43 .456

X44 -.249

X45 .638

X46 .173

X47 .850

X48 -.002

X49 .898

X50 .645

X51 .248

X52 .543

X53 .748

Extraction Method:

Principal

Component

Analysis.

a. 1 components

extracted.


Cronbach's

Alpha N of Items

.789 19
